从 mysql 数据库中读出 a,b 表,得到两个 list<bean> listA,listB,对这两个 list 做遍历实现 left join,
还是直接 sql 语句 left join 从 mysql 中查询等到结果集,
在表数据很大的情况下,这里两种方式,哪种快
还是直接 sql 语句 left join 从 mysql 中查询等到结果集,
在表数据很大的情况下,这里两种方式,哪种快
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oxromanticDec 16, 2021
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数据很大的话，显然不适合读到 list 里啊
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badbyeDec 16, 2021
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表很大的情况下忽略网络因素应该是数据库快，如果自己做还要关注数据占用内存过多导致 GC 问题
数据量小的情况下 jooq 有专门的库做这个 |
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HiShanDec 16, 2021
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数据库更快，数据量很大的情况，把数据从磁盘上加载到内存中考虑到磁盘 IO ，网络传输，还不如在数据库就把数据聚合好再传输
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RangerWolfDec 16, 2021
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我感觉哪个都不快。。。。 有科学计算库才快~
比如 python 的 pandas 实测比 MySQL join 快 （只要内存扛得住） https://www.flyml.net/2019/03/25/pandas 一个 pandas-vs-mysql-sql-的性能对比 / 以前的一个测试文章 很久没有用 JAVA ，提供一个参考思路，希望有帮助 |
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ilylx2008Dec 16, 2021
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也得看情况，大部分情况，用 in(id)比 left join 好
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RangerWolfDec 16, 2021
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刚才的 url 裂开了，看起来不能 decode
https://www.flyml.net/2019/03/25/pandas%e4%b8%80%e4%b8%aapandas-vs-mysql-sql-%e7%9a%84%e6%80%a7%e8%83%bd%e5%af%b9%e6%af%94/ 试试看这个 url |
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tmtstudioDec 16, 2021
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用 redis 啊
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rekulasDec 16, 2021
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严格来说没有正确答案，无论数据量大小多少，取决于你的数据结构，索引、磁盘、网络等情况，都可能出现不一致的结果。
例如：按楼上朋友的看法反例，数据量少可能 java 快，但实际生产中本来很快的查询因为 join 一个不合理的数据集导致速度骤降的现象并不少见(即使结果数据不大)，这种情况把数据分别读出来处理反而更快 但设计合理的情况下，又可能 join 更快 所以没有标准答案 |
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littlewingDec 16, 2021
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优先 MySQL
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bk201Dec 16, 2021
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那你要列出 2 种方式的时间线对比了。io 是最花时间的，所以要比较 get a ，b 全数据和 get a ，b join 结果数据的时间花费。
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chihiro2014Dec 16, 2021
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=。=如果是 java ，你放到内存中处理，那你的内存不够，不是得炸？
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F281M6Dh8DXpD1g2Dec 16, 2021 via iPhone
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一般你怎么优化也优化不过数据库，mysql 除外
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JoooooooooDec 16, 2021
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答案是服务器资源要远比数据库资源便宜, 能用服务器算的都用服务器算.
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notejavaDec 16, 2021
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现实需求中，left join 后可能还需要各种过滤、排序，用 java 处理就很恶心了。我一般是直接 sql left join ，只要索引合理，不会慢。如果数据量实在太大，还可以分表。
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zm8m93Q1e5otOC69Dec 16, 2021
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数据库快
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CEBBCATDec 16, 2021
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我发这一层只是想提示，不能换用数据仓库吗？就让他慢慢跑着去呗
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night98Dec 16, 2021
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表数据大是多大？如果超百万行且频繁使用的话肯定读内存快，缺点是内存得巨巨巨巨大，不是频繁读且项目读写性能要求不高的情况下走 mysql 肯定划算点
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akiraDec 17, 2021
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大部分情况下应该是 mysql 快
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xuanbgDec 17, 2021
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看最终结果集大小。如果结果集很小，绝对数据库快。结果集很大，数据库就没有优势了。
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teemDec 17, 2021
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正常逻辑肯定是数据库直接搞定。
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unco020511Dec 17, 2021
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肯定是数据库啊
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dqzcwxbDec 17, 2021
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用 hashMap 做数据拼接解决双重循环的笛卡尔积
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liaojlDec 17, 2021 via iPhone
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在表结构、索引设计合理的情况下，你 Java 里怎么遍历都干不过 db ，毕竟 db 是专门干这个的。表数据很大的情况下，Java 里遍历还要考虑内存和 CPU 负载的问题。
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Nich0la5Dec 17, 2021
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一般数据库快，能在数据库过滤的尽量在数据库层面操作，而且读那么大个 list 不怕 oom 吗
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msg7086Dec 17, 2021
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看具体情况。
如果你访问量很大，单台 DB 压力大，那么把一部分压力转嫁到 app server 是一种可行的方案。 但是如果你 DB 压力不那么大，表连接当然速度更快。 （另外有一个常见的做法是先查出表外键然后再在第二张表上做 IN()拿到过滤数据，再合并结果。） |
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